bi数据分析是什么 怎么看待数据可视化这个行业以及BI报表开发的前景？
怎么看待数据可视化这个行业以及BI报表开发的前景？
数据可视化并不是一项新技术，但是随着互联网的发展，数据可视化也在不断发展，特别是随着大数据的快速发展，基于大数据的可视化分析越来越受到人们的重视。通过建立数据仓库实现多源数据的集成，并基于数据挖掘、机器学习等相关技术，挖掘数据在价值方面的潜力，为企业经营决策和战略分析提供数据支持，因此数据可视化还有很大的发展空间展望未来。特别是基于大数据、物联网等技术，以数据采集和处理为核心的交互式数据可视化将受到各行各业的欢迎。
数据报表是企业运营中数据管理的重要手段。目前，许多企业通过Excel建立数据报表。然而，随着数据分析、数据可视化、商务Bi等手段的发展，报表开发逐渐转向平台化，通过平台配置可以快速生成数据报表，实现线上线下的实时交互。同时，通过建立企业数据仓库，将数据可视化分析与数据报表相结合，使数据报表更加灵活多样，更加贴近企业业务。
数据可视化和数据报告不是新技术，但随着互联网的发展，它们正在迅速发展。它们通过整合大数据、物联网等手段不断升级，在企业运营、管理、决策、分析等方面提供更加全面的支持。因此，它们的发展前景比较广阔。
国内处理大数据哪个BI分析软件做的不错？
在哪里处理大数据，我们需要到处寻找软件。Excel是最常用的。
不要认为excel对行数有限制并且运行缓慢。那是因为你没找到合适的地方。你需要在Excel中使用powerquery来处理大数据。在excel2010/2013中，您可以从Microsoft的官方网站下载该插件。在excel2016中，可以直接嵌入函数，使用起来更方便。
它可以满足从数据处理、数据建模、数据可视化、共享和交互全过程的数据需求，以及微软自己与Excel的无缝对接。
不会Python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？
答案是肯定的，肯定的。大专有什么问题？不要限制自己。
如果你想去互联网行业，先把自己打包，因为互联网还是很重视教育的；但是如果你想去传统行业先做，也是一个好办法。
你说你不能编程，所以完全可以。事实上，即使你会编程，你也不会在实际工作中使用它。很少有人真正使用Python进行数据分析。他们可以对其进行建模并在业务上加以利用。
为什么企业需要数据分析师？试想一个跨部门拥有海量数据的企业，如何提取有效的数据，并将数据转化为清晰的图表，呈现给管理者进行决策？这是需要数据分析师的地方。
分析师玩数据库，建立数据仓库，使用Bi可视化工具获取全局数据视图，分析过去的性能，了解当前的问题并预测企业的未来发展，并将最终结果呈现给企业管理者以辅助决策。
分析师需要掌握哪些技能？
SQL非常重要，您的SQL查询能力直接决定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因为有不同的改进方法，比如ETL开发、数据仓库开发、报表等等，但是首先要通过这一行的门槛，那就是SQL。
DW（数据仓库）提高了我们的查询能力，确保了数据的安全性。数据仓库中的数据可以根据需要排列成不同的模型。
以finebi为例，它不仅可以拖放形成图表，还可以连接各种数据源，进行数据转换、清洗、建模、发布和共享。！EXCEL其实是很好做的基础，特别是对于金融公司来说。
大数据到底是什么？应用场景和传统bi有什么不同吗？
Bi和大数据本质不同。Bi是一套完整的企业数据管理解决方案，解决了企业经营管理的问题，具有整体性。大数据研究的重点是解决某类问题的方法，如对整个网络的用户画像，对网络、传感器等非结构化海量数据的分析。
问题的产生主要是由于两者在不同企业的使用不同。
例如，商业智能（finebi，qlikview…）主要用于企业的业务分析，如财务、销售、采购、生产等；也可以用于互联网、银行、保险等行业用户画像的数据分析和网络数据监控。在架构上，每个系统的数据都可以汇总到数据仓库中进行平台展示；一些bi工具非常好用，可以结合Hadoop和spark大数据平台进行前端分析展示。
如何自学数据分析并找到工作？
在大数据时代，大数据的价值分析是主要渠道之一。数据分析的形式有很多种，这里有一个简单的描述：
通过工具进行数据分析是生产条件下的一种常用方式，如excel是一种常用的数据分析工具。此外，许多Bi工具还可以执行数据分析任务。通过软件工具进行数据分析需要掌握一定的数理统计基础，Bi工具还需要掌握数据库的相关知识（主要是SQL语言）。这种分析方法速度快，适用于模型固定的数据分析场景。
另一种方法是通过编程语言完成数据分析任务，主要针对数据量大的情况。另外，当数据分析任务不是很明确时，也就是说模型是相对动态的。目前，通过机器学习完成数据分析是一种常见的解决方案，编程语言通常是python。Python语言有丰富的库可供使用，包括numpy、Matplotlib、SciPy、panda等。这些库在数据分析和机器学习领域有着广泛的应用。
目前数据分析也会根据具体的应用场景进行组合数据分析。对于具有固定场景的数据分析任务，将使用工具。毕竟这种方法比较方便，数据分析结果往往有丰富的表示方法。对于需要动态分析的数据，采用了编程的方法，即所谓的组合方法，即在工具的基础上进行一些动态操作。
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